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特尔斐法
特尔斐法是一个使专家集体在各个成员互不见面的情况下对某一项指标的重要性程度达成一致看法的方法，它是编制教育评价方案中进行加权时经常使用的一种方法。
特尔斐法因出自古希腊特尔斐地区的预言家而得名，它最早是古希腊特尔斐地区的预言家预测未来时经常使用的方法。特尔斐法在现代的运用是从 50 年代开始的，主要被作为预测未来的工具使用在未来学的研究中。 60 年代中期以来，特尔斐法的应用范围迅速扩大，在未来学以外的其它领域特别是评价领域得到了广泛的运用，为在解决各种形式的复杂问题，如某一指标的重要性程度时促进信息交流并取得一致意见发挥了重要作用。现代教育评价中的特尔斐法实际上是一种在编制教育评价方案时为了取得对某一指标或某些指标重要性程度的一致认识而进行的专家意见征询法，它以分发问题表的形式，征求、汇集并统计一些资深人员对某一项指标重要性程度的意见或判断，以便在这一问题的分析上使大家取得一致的意见。
1．步骤
应用特尔斐法分配权重值的步骤是。
(1) 设计意见征询表
设计意见征询表时，需要特别注意两个问题：其一，表中所列的重要性等级如上表中所列 “ 很重要 ” 、 “ 重要 ” 、 “ 一般 ” 、 “ 不重要 ” 等必须有明确定义，即需要明确说明在何种情况下才能算得上很重要，在何种情况下才算是重要等，以免由于对这些词语的误解造成误判，从而影响意见征询的科学性；其二，为了使专家容易将上面的重要性等级换算成权重值，事先应对这些重要性等级赋值。
(2) 选择专家并请他们填写问卷表格
选择参加咨询的专家并要求他们不署名地根据要求将对某一指标或某些指标重要性程度的看法写在问卷表格中。选择专家时应注意专家既要有权威性又要有代表性，即所选择的专家应是对所要咨询的问题有深入了解和研究的人士，所持的观点具有权威性；同时所选择的专家来源应涉及到和要咨询问题有关的各个方面，即所选择的专家应是各个方面如行政管理人员、科研人员、实际工作者等的代表。请专家填写意见征询表时应注意以书面或口头的形式 ( 最好以书面的形式 ) 提醒他们完全按规范和要求填写，不应随着展开或以其它不被允许的方式回答咨询。
(3) 整理和反馈专家意见
所有专家将意见征询表格填好交回后，组织者要整理专家们的意见，求出某一项指标或某些指标的权重值平均数，同时求出每一专家给出的权重值与权重值平均数的偏差，然后将求出的权重值平均数反馈给各位专家，接着开始第二轮意见征询，以便确定专家们对这个权重值平均数同意和不同意的程度。
在这一步骤中，需要对下面两项内容作统计处理。
a ．每一指标权重值的平均数
M(Wi) ＝ 1 ／ n∑Wij
其中：
M 为权重值的平均数；
i 为第 i 项指标；
Wi 为第 i 项指标的权重值；
M(Wi) 为第 i 项指标权重值的平均数。
Wij 为第 j 项专家对第 i 条指标给出的权重值。
b 每一专家给出的权重值与权重值平均数的偏差：
△ij ＝ Wij-M(Wi)
其中：
△ij 表示与权重值平均数的偏差。
(4) 不断整理和反馈专家意见
再一次将权重值平均数反馈给各位专家并给出某些专家不同意这个平均数的理由，让各位专家在得知少数人不同意这个平均数的理由后再一次作出反应。重复进行上述整理和反馈专家意见的步骤，直至再重复下去观点集中程度或认识统一程度不能增加多少时停止。这样重复几次以后，各位专家对某一指标或某些指标的权重值的看法就会趋向一致，组织者也就可以由此得到比较可靠的权重值分配结果。
2 ．特点
特尔斐法作为编制教育评价方案时经常使用的一种专家意见征询法，它与一般性的意见征询不同，它具有以下几个方面的典型特点。
(1) 参加意见征询的人士对所咨询问题的回答具有权威性
参加意见征询的人士一般是对所咨询的问题有比较深入研究的专家和权威，他们中某一人士对所咨询问题的回答就已具有某种意义上的权威价值，众多这些人士对所咨询问题的一致回答就更具有权威价值。如果专家都认为某一指标重要，要给它较高的权重值，那就说明该项指标确实重要。反之亦然。
(2) 参加意见征询的人士对所咨询问题的回答具有独立性
参加意见征询的专家和权威在整个征询意见的过程中并不见面，不是 “ 面对面 ” 就某一指标的重要性程度进行讨论，而是 “ 背靠背 ” 地回答组织者的咨询。专家之间没有面对面的相互影响和相互对抗，从而有效地减少了专家中资历、口才、人数优势等方面因素对他们回答问题的影响。可以说，参加意见征询的人员不受权威左右，不受口才好坏、人数多少的影响，对所咨询问题的回答均是自己独到的见解，具有较强的独立性。
(3) 参加意见征询的人士能够逐步取得价值认识和判断的一致
在意见征询的一轮又一轮反复中，有关专家可以通过反馈回来的经过整理的各轮应答情况，了解并认真考虑他人的思想和意见，在此基础上，决定是否修正和如何修正自己原来的想法。一般来说，整个意见征询过程中专家的意见一轮比一轮相对集中，呈逐步收敛的趋势。这就保证了根据大多数人的价值认识去统一所有人员的人价值认识，保证了参加意见征询专家的价值认识能够逐步地取得一致。
(4) 意见征询是一个有组织、有控制的过程
专家只能按照意见征询表中所列非常明确、具体的问题依照指定的回答方式简单明了地表示自己的意见
???????????????? 特尔斐预测法，是兰德公司的一个杰作，成为全球 120 多种预测法中使用比例最高的一种。其过程是：利用一系列简明扼要的征询表和对征得意见的有控制的反馈，从而取得一组专家的最可靠的统一意见。
特尔斐法的历史
特尔斐法是一种直观的预测法。直观预测法是最古老的预测方法。自从人类对自然现象和社会现象进行预测时起，就大量使用着直观预测法，一直到现在，直观预测法还是使用得最多的一种方法。
随着科学技术的发展，生产规模的扩大，人们预测对象的规模和复杂性扩大了，古老直观预测法在预测今天的生产技术和社会现象方面常常显得很不够，精确度不能保证。为此，近 20 年来，人们研究了种种非直观的预测方法。尤其是存贮量很大的高速电子计算机的广泛应用，使得人们可以利用人脑所不能比拟的计算速度和精度进行计算、判断、推理，进行大规模预测。 50 年代末和 60 年代初，西方出现追求预测数学化的热潮； 60 年代中期，很多国家的政府和企业都热衷于建立电子计算机数据处理系统。但是，人们在实践中认识到，直观的预测方法仍有强大的生命力，人脑是任何电脑所无法代替的，盲目而过分追求预测数学化会使管理科学化走向死胡同；即使有了速度更高、功能更多、自动化程度更高的电子计算机，当遇到以下一些情况时，利用人脑进行直观预测仍是不可避免的。
所获得的可以用于输入的信息量很微小，计算机的任何预测程序都难以使用如此微小信息进行预测；即使进行预测，其结果也不可靠。一般地说，用数学模型进行预测，占有数据的年份应与超前预测年份相等，甚至大于超前预测的年份。这个条件往往很难具备。
原始信息量极大，超出了机器的存贮量。很多预测问题需要对涉及技术、政治、经济、心理、文化传统等众多相关因素作出判断。如城市的规划建设有上万个变量，计算机加工这样大的信息量，代价很大。据美国 1974 年的一些公司统计，公司预算的 10 ％用于电子计算机数据处理，为此耗费上百万美元，常常得不偿失。
所需要信息已无法获得或者花很大代价才能得到。
采用数学模型进行预测，一般只能考虑技术自身发展可能。用过去和现在的发展来推导未来的发展趋势，它必须假定边界条件下不会发生突然的变化。因此，它对于政治、社会因素、政策影响等等条件变化的反应不敏感。
在这些场合，计算机进行预测显得很困难，人们必须依赖于直观预测技术。从 70 年代开始，人们开始重视人的智慧在预测中的作用，特尔斐法就是在这样的历史条件下又重新发展起来的。
特尔斐法是因兰德公司 50 年代初的一项研究计划而产生的。当时，兰德公司受美国空军委托实施一项预测，称为 “ 特尔斐计划 ” 。该计划的研究内容是： “ 从一个苏联战略计划者的观点看，应如何选择美国工业体系中的最佳轰炸目标，并且估计出，使美国工业产量减少到预定的数量所需要的原子弹数目。 ” 在 50 年代初期，用其它方法对该问题进行预测需要花费大量的时间和资金来收集资料，还需要编写极其复杂的计算程序，建立庞大的数学模型，这几乎是当时的电子计算机所难以胜任的。即使使用了电子计算机，仍然需要对苏联的政策和谍报工作作出许多主观估计，这些主观估计对预测结果仍有举足轻重的影响。在这种情况下，用特尔斐法进行预测，代价小、而可靠性还是较高的。
1964 年， T.J. 哥顿和 O. 海尔默在兰德公司报告书上正式报告了用特尔斐法进行长期（ 10 ～ 15 年）预测的问题，特别重视有关科学技术及其对社会、世界的可能影响的长期预测。他们的研究涉及六个课题： (1) 科学的突破； (2) 人口控制； (3) 自动化； (4) 空间技术； (5) 防止战争； (6) 武器系统。他们要求专家们就将来可能的发展作出回答，然后估计哪些事件有 50 ％以上的机会发生。他们开始在非国防领域进行特尔斐法的预测。
同时，由于空间技术、电子技术的飞速发展，在这些领域国防计划者的负担沉重。制订计划，分配和调拨研究力量及资源，都取决于预测，而传统的趋势外推法显然不能胜任。结果，特尔斐法就成为技术预测中的基本方法之一了。即使是在所谓经典管理科学中，人们也越来越认识到，需要把主观信息（如风险分析）直接结合到社会所面临的复杂问题（如环境、保健、运输等）的处理模式中，所以在这些领域也开始采用特尔斐法，不仅用于预测，还为制订政策、长远规划而收集意见。
特尔斐法的预测过程
特尔斐法的本质是利用专家的知识、经验、智慧等等无法数量化的带有很大模糊性的信息，通过通信的方式进行信息交换，逐步地取得较一致的意见，达到预测的目的。
在一般情况下，特尔斐法的实施需要以一些组织工作作为基础。首先应有一管理小组，人数从二人至十几人，随工作量大小而定。管理小组应该对特尔斐法的实质和过程有正确的理解，了解专家们的情况，具备必要的专业知识和统计学、数据处理等方面的方法。
管理小组对利用特尔斐法进行预测的工作过程有了一个大致设计以后，选出一份专家名单。通常，管理小组掌握着可供选择的专家名单，从中选择参加预测的专家，称为应答小组，人数由十几个到一、二百不等。专家的情况各不相同，有专业、水平、年龄、职务、性格、社会背景等等诸方面的差别，这些都会影响他们对某一问题的认识，影响他们的回答，影响预测的结果。所以，应仔细研究选择应答小组名单，使这个小组的结构足以对研究的问题有全面的考虑，不致遗漏重要的信息。为此，名单中要有有关课题的各专业的专家，也要有其它专业的专家。最好安排几个善于进行跨学科思考的人，或者喜欢争论，喜欢提出问题的人。拟邀请的专家应事先征得同意，否则回收率太低，甚至不到 50 ％。
特尔斐预测程序大致如图 1 所示，左列各框是管理小组的工作，右列各框是应答专家的工作。
图 1. 特尔斐法预测程序
在第一轮征询表中，给出一张空白的预测问题表，让专家填写应该预测的一些技术问题，应答者自由发挥，这样可以排除先入之见，但是常常过于分散，难于归纳。所以经常由管理小组预先拟订一个预测事件的一览表，直接让专家们评价，同时允许他们对此表进行补充和修改。
与预测课题有关的大量技术政策和经济条件，不可能被所有应答者掌握，管理小组应尽可能把这方面的背景材料提供给专家们。尤其在第一轮中，这方面信息力求详尽同时也可以要求专家对不够完善、准确的过去数据提出补充和评价。
在征询表上，最常见的问题是要求专家对某项技术实现的日期进行预言，在一般情况下专家回答的日期是与实现可能性正好相当的日期。在某些情况下，常要求专家提供三个概率不同的日期，即不大可能实现 —— 成功概率 10 ％；实现可能性相等 ——50 ％；基本上已能实现 —— 90 ％。当然也可选各类日期的均值作为预测结果。
特尔斐法是一个可控制的组织集体思想交流的过程，由许多不同的专家组成的集体作为一个整体解答某个复杂问题。它有如下特点：
— 应答者有某种程序的匿名性。虽然征询表可以是不匿名的，但征询与应答必然 “ 背靠背 ” 进行，应答者只能在信息反馈时才知道全体专家的倾向。他不知道具体个人的回答也不知道作出某答复的人是谁。这样，某一个答复不会因权威、资历、才能等其它原因而 “ 冲击 ” 集体的信息交流。
— 在统计评估的基础建立集体的判断和见解。
— 征得的答复经过统计处理，至少一次以上反馈给参加应答的专家，每个人可以知道集体答复的分布以及持与众不同意见者的理由。
— 每个应答者至少有一次机会修改自己的意见，不会因此产生任何其它顾虑。
特尔斐法适用于以下种种情况：
* 问题以借助精确的分析技术处理，但是建立在集体基础上的直观判断可以给出某些有用的结果。
* 面对一个庞大复杂的问题，专家们以往没有交流思想的历史，因为他们的经验与专业有着十分不同的背景。
* 专家人数众多，面对面交流思想的方法效率很低。
* 时间与费用的限制使得经常开会商讨成为办不到的事。
* 专家之间分歧隔阂严重，或出于其它政治原因不宜当面交换思想。
* 需要保持参加者的多种成份，提出各种不同意见，避免因权威作用或人数众多而压倒其它意见。这叫做 “ 乐队效应 ” ，也就是随大流的倾向。
在使用任何依靠专家主观判断与估计的直观预测技术时，一个根本性的问题是，怎样认识和评价专家所给出的信息的可靠程度。专家对未来事件或趋势的发展可能性所作的主观判断或估计，就是所谓主观概率。
对 “ 概率 ” 的解释有两种不同的观点，一种是客观的解释，另一种是主观的解释。
客观的解释认为，所谓一个事件的概率，就是在大量重复包含该事件的试验时，此事件出现的相对频率。这种观点在定义概率时，总是假设可以在完全相同的条件下重复某一试验。但是，在对未来事件进行预测的时候，概率的各种客观性解释显得很不现实。常常不能够看作是完全相同条件下可重复的试验的结果。然而，以前的大多数统计理论都是建立在概率的客观解释的基础上的。
概率的主观解释认为，所谓概率就是人们对某一 “ 试验 ” 的特定结果的主观信念的量度。根据这种解释， “ 某人被选为总统的概率为 0.75” 这种说法是合理，可接受的。
由于不同的个人对未来事件出现的概率有不同的 “ 信念 ” ，所以这种主观判断与估计被称为主观概率。主观概率必须满足概率论的基本公理：
0≤ （ E1 ） ≤1
这儿的 E1 是某 “ 试验 ” 的样本空间中的一个事件。
问题在于，为这种只能试验一次或最多试验几次的事件确定主观概率有没有逻辑基础呢？主观概率理论通过种种试验和逻辑推理证明，人们对未来事件的信念程度是可以用数值度量的。虽然面对同一情况，两个人可能会定出不同的主观概率，但是主观概率理论建立了一个基础，使得我们可以在此基础上发展出各种直观预测方法，利用专家的主观判断和估计来进行预测。 |
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